Fachbereich Wirtschaftswissenschaften
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Das vorgestellte Buch ist kein Lehrbuch im eigentlichen Sinne. Aus Vorlesungsskripten entstanden, verfolgt es das Ziel, den Studenten der Wirtschaftswissenschaften an Fachhochschulen und Universitäten eine systematische, auf das Wesentliche konzentrierte Lernhilfe mit Übungen zur Vorbereitung auf Prüfungen im Fach „externes Rechnungswesen“ anzubieten. Hierzu wird zunächst auf die Rechnungslegung im handelsrechtlichen Jahresabschluss eingegangen. Dabei wurden die Änderungen durch das Bilanzrichtlinie-Umsetzungsgesetz (BilRUG) berücksichtigt. Die Vorgehensweise folgt dabei mit Ansatz, Ausweis und Bewertung der einzelnen Posten der Systematik der Aufstellung des Jahresabschlusses.
Formelle Prüfung
(2007)
Betriebsausgaben
(2007)
Unternehmenssteuern
(2007)
Finanzierung
(2007)
Materielle Prüfung
(2007)
Wirtschaftsgut
(2007)
Konzernarten
(2007)
Die vorliegende Geldwäsche-Studie soll im deutschen Glücksspielmarkt soll die Diskussion über die Geldwäschemöglichkeiten im Bereich Online Poker versachlichen und grundsätzliche Präventionsmaßnahmen herleiten. Auf dieser Grundlage wird die TÜV TRUST IT GmbH Unternehmensgruppe TÜV AUSTRIA als Auftraggeber der Studie mess- und bewertbare Prüfkriterien entwickeln und diese in ein Prüf- und Zertifizierverfahren überleiten. Damit werden dem Markt dann erstmals sachlich nachvollziehbare, wissenschaftlich fundiert, standardisierte Kriterien zur Verfügung stehen, um das Thema sachlich zu behandeln und Teilnehmer am Markt in die Lage zu versetzen, klare Regeln zu definieren und einzuhalten.
Allgemeines Steuerrecht
(2015)
Neben der individuellen Bedeutung von Gesundheit für jeden Menschen, steigt auch die Relevanz von „gesunden Beschäftigten“. Gerade in Zeiten von Vollbeschäftigung, Fachkräftemangel und höherem Renteneintrittsalter, rückt die Gesundheit der Beschäftigten und die damit verbundene Arbeitsfähigkeit jedes Einzelnen stärker in den Fokus. Staat, Sozialversicherungsträger und Unternehmen sind zunehmend daran interessiert, Arbeitsplätze und Arbeitsbedingungen gesundheitsförderlich zu gestalten. Hierbei bildet die BGF den Rahmen für die existierenden gesundheitsförderlichen Interventionen, die in einer Vielzahl im betrieblichen Setting vorzufinden sind. Die Arbeitspause kann in diesem Kontext als geeignete Intervention angesehen werden, die jedoch sehr vielfältig in der Ausgestaltung sein kann.
An Experimental Field-Study on Active and Passive Work Breaks in a Stressful Work Environment
(2017)
Work breaks are known to have positive effects on employees’ health, performance, and safety. However, prior research has focused mainly on their timing, duration, and frequency but less on break activities. Moreover, most studies examined work breaks in rather repetitive and physical demanding work. Thus, we conducted an experimental field study with a sample of employees’ working in a stressful and cognitive demanding working environment and examined how different types of work breaks (boxing, deep relaxation, and usual breaks) affect participants’ mood, cognitive performance, and neuro-physiological state.
The number of studies on work breaks and the importance of this subject is growing rapidly, with research showing that work breaks increase employees’ wellbeing and performance and workplace safety. However, comparing the results of work break research is difficult since the study designs and methods are heterogeneous and there is no standard theoretical model for work breaks. Based on a systematic literature search, this scoping review included a total of 93 studies on experimental work break research conducted over the last 30 years. This scoping review provides a first structured evaluation regarding the underlying theoretical framework, the variables investigated, and the measurement methods applied. Studies using a combination of measurement methods from the categories “self-report measures,” “performance measures,” and “physiological measures” are most common and to be preferred in work break research. This overview supplies important information for ergonomics researchers allowing them to design work break studies with a more structured and stronger theory-based approach. A standard theoretical model for work breaks is needed in order to further increase the comparability of studies in the field of experimental work break research in the future.
Heuristic Methods
(2024)
Rentenzahlungen und Cash Flow Statement: Korrekturbedarf in der Internationalen Rechnungslegung?
(2007)
Der Trend zum CTA-Model basiert auf Überlegungen zur Insolvenzsicherung, zur Verbesserung des Bilanzbilds und zur Steuerung des Risikos. Das Argument der Insolvenzsicherung ist nicht schlüssig, da einerseits die Sicherung der Verpflichtungen umfassender Personalbestände nicht im Vordergrund steht und andererseits potenzielle Konkursmasse verloren geht. Auch das Bilanz-, GuV- und Cash Flow-Bild wird bei einer sorgfältigen Arbeit der Analysten nur vordergründig beeinflusst. Bei Vorhandensein und Erkennbarkeit der potenziellen Auslagerungsmittel ändert sich die Effektivverschuldung nicht und im Fall der Notwendigkeit der Aufnahme von Fremdmitteln entsteht ein Passivtausch von zweifelhafter Wirkung. Insgesamt sei aber darauf hingewiesen, dass die Kombination von CTA-Modellen zusammen mit anderen externen Durchführungswegen, insbesondere dem Pensionsfonds, je nach unternehmerischer Präferenz der Grad der Zeilerreichung durchaus erhöht werden kann.
Due to expected positive impacts on business, the application of artificial intelligence has been widely increased. The decision-making procedures of those models are often complex and not easily understandable to the company’s stakeholders, i.e. the people having to follow up on recommendations or try to understand automated decisions of a system. This opaqueness and black-box nature might hinder adoption, as users struggle to make sense and trust the predictions of AI models. Recent research on eXplainable Artificial Intelligence (XAI) focused mainly on explaining the models to AI experts with the purpose of debugging and improving the performance of the models. In this article, we explore how such systems could be made explainable to the stakeholders. For doing so, we propose a new convolutional neural network (CNN)-based explainable predictive model for product backorder prediction in inventory management. Backorders are orders that customers place for products that are currently not in stock. The company now takes the risk to produce or acquire the backordered products while in the meantime, customers can cancel their orders if that takes too long, leaving the company with unsold items in their inventory. Hence, for their strategic inventory management, companies need to make decisions based on assumptions. Our argument is that these tasks can be improved by offering explanations for AI recommendations. Hence, our research investigates how such explanations could be provided, employing Shapley additive explanations to explain the overall models’ priority in decision-making. Besides that, we introduce locally interpretable surrogate models that can explain any individual prediction of a model. The experimental results demonstrate effectiveness in predicting backorders in terms of standard evaluation metrics and outperform known related works with AUC 0.9489. Our approach demonstrates how current limitations of predictive technologies can be addressed in the business domain.
Focus on what matters: improved feature selection techniques for personal thermal comfort modelling
(2022)
Occupants' personal thermal comfort (PTC) is indispensable for their well-being, physical and mental health, and work efficiency. Predicting PTC preferences in a smart home can be a prerequisite to adjusting the indoor temperature for providing a comfortable environment. In this research, we focus on identifying relevant features for predicting PTC preferences. We propose a machine learning-based predictive framework by employing supervised feature selection techniques. We apply two feature selection techniques to select the optimal sets of features to improve the thermal preference prediction performance. The experimental results on a public PTC dataset demonstrated the efficiency of the feature selection techniques that we have applied. In turn, our PTC prediction framework with feature selection techniques achieved state-of-the-art performance in terms of accuracy, Cohen's kappa, and area under the curve (AUC), outperforming conventional methods.
Improved Thermal Comfort Model Leveraging Conditional Tabular GAN Focusing on Feature Selection
(2024)
The indoor thermal comfort in both homes and workplaces significantly influences the health and productivity of inhabitants. The heating system, controlled by Artificial Intelligence (AI), can automatically calibrate the indoor thermal condition by analyzing various physiological and environmental variables. To ensure a comfortable indoor environment, smart home systems can adjust parameters related to thermal comfort based on accurate predictions of inhabitants’ preferences. Modeling personal thermal comfort preferences poses two significant challenges: the inadequacy of data and its high dimensionality. An adequate amount of data is a prerequisite for training efficient machine learning (ML) models. Additionally, high-dimensional data tends to contain multiple irrelevant and noisy features, which might hinder ML models’ performance. To address these challenges, we propose a framework for predicting personal thermal comfort preferences, combining the conditional tabular generative adversarial network (CTGAN) with multiple feature selection techniques. We first address the data inadequacy challenge by applying CTGAN to generate synthetic data samples, incorporating challenges associated with multimodal distributions and categorical features. Then, multiple feature selection techniques are employed to identify the best possible sets of features. Experimental results based on a wide range of settings on a standard dataset demonstrated state-of-the-art performance in predicting personal thermal comfort preferences. The results also indicated that ML models trained on synthetic data achieved significantly better performance than models trained on real data. Overall, our method, combining CTGAN and feature selection techniques, outperformed existing known related work in thermal comfort prediction in terms of multiple evaluation metrics, including area under the curve (AUC), Cohen’s Kappa, and accuracy. Additionally, we presented a global, model-agnostic explanation of the thermal preference prediction system, providing an avenue for thermal comfort experiment designers to consciously select the data to be collected.